- •1. Предмет теории вероятностей. Исходные понятия теории вероятностей (вероятность, испытание, событие, совместные и несовместные события).
- •2. Классификация событий (достоверные, невозможные и случайные события).
- •3. Классическое, статистическое и геометрические определения вероятности.
- •4. Элементы комбинаторики (размещения, перестановки, сочетания).
- •5. Теорема сложения вероятностей несовместных и совместных событий.
- •6. Элементарные события, полная группа событий. Противоположные события, вероятность противоположных событий.
- •7. Независимые события, умножение вероятностей независимых событий. Вероятность появления хотя бы одного события
- •8. Зависимые события, условная вероятность, умножение вероятностей зависимых событий.
- •9. Формула полной вероятности, формулы Байеса.
- •Формула Бейеса (Байеса)
- •10. Повторные испытания. Схема Бернулли.
- •11. Формула Пуассона для повторных испытаний.
- •12. Понятие случайной величины, дискретная и непрерывная случайные величины. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины, способы его задания.
- •13. Законы распределения дискретной случайной величины: биномиальный и Пуассона.
- •14. Статистические характеристики дискретной случайной величины.
- •15. Свойства математического ожидания дискретной случайной величины.
- •16. Свойства дисперсии дискретной случайной величины, основные формулы.
- •Свойства функции распределения вероятностей случайной величины
- •18. Функция распределения плотности вероятностей непрерывной случайной величины, ее числовые характеристики мат. Ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение.
- •19. Вероятность попадания значения непрерывной случайной в заданный интервал.
- •20. Равномерное распределение плотности вероятности непрерывной случайной величины.
- •22. Вероятность попадания значений непрерывной случайной величины в заданный интервал для нормального распределения плотности вероятностей.
- •23. Расчет вероятности заданного отклонения нормальной случайной величины. Правило трех сигм.
- •Правило трех сигм
- •26. Понятия генеральной совокупности, выборки и степени ее свободы, связных и несвязных выборок, нулевой и альтернативной гипотез.
- •Зависимые(связанные) и независимые (несвязанные) выборки
- •28. Непараметрические критерии, критерии знаков и Вилкоксона, их сходство и различия.
- •Алгоритм подсчета g – критерия знаков.
- •29. Параметрические критерии Стьюдента и Фишера, их сходство и различия.
- •30. Критерий согласия χ 2- Пирсона, его особенности и процедура принятия статист. Вывода.
28. Непараметрические критерии, критерии знаков и Вилкоксона, их сходство и различия.
G – критерий знаков.
Назначение критерия.
Критерий знаков предназначен для установления общего направления сдвига исследуемого признака. Он позволяет установить, в какую сторону в выборке в целом изменяются значения признака при переходе от первого измерения ко второму.
Описание критерия.
Критерий применим как к тем изменениям, которые могут быть определены только качественно (например, изменение отношения к чему-либо), так и к тем, которые могут быть измерены количественно (например, сокращение времени работы над заданием после экспериментального воздействия).
Под сдвигами понимается разница между значением n-ного наблюдения в первом и втором измерении. Иными словами, сдвиг – это разница между тем результатом, который показал n-ный испытуемый из выборки до и после экспериментального воздействия.
Гипотезы.
Но. Преобладание направления сдвига является случайным.
Н1. Преобладание направления сдвига не является случайным.
Ограничения критерия.
Объем выборки может находиться в диапазоне от 5 до 300 элементов.
Алгоритм подсчета g – критерия знаков.
Подсчитать количество нулевых сдвигов и исключить их из рассмотрения. (При этом n уменьшится, и не должно стать меньше 5).
Определить преобладающее направление изменений. Считать сдвиги в преобладающем направлении «типичными».
Определить количество «нетипичных» сдвигов, считать это число эмпирическим значением G.
Определить из таблиц критическое значение для данного объема выборки и сопоставить с полученным эмпирическим значением G. В случае, если эмпирическое число меньше или равно критическому, сдвиг в типичную сторону может считаться достоверным.
Построить схему по аналогии с лекцией
Т – критерий Вилкоксона.
Назначение критерия.
Критерий предназначен для сопоставления показателей, измеренных в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых. Он позволяет установить не только направленность изменений, но и их выраженность, то есть, способен определить, является ли сдвиг показателей в одном направлении более интенсивным, чем в другом.
Описание критерия.
Критерий применим в тех случаях, когда признаки измерены, по крайней мере, в порядковой шкале. Целесообразно применять данный критерий, когда величина самих сдвигов варьирует в некотором диапазоне (10-15% от их величины). Это объясняется тем, что разброс значений сдвигов должен быть таким, чтобы появлялась возможность их ранжирования. В случае если сдвиги незначительно отличаются между собой, и принимают какие-то конечные значения, например. +1, -1 и 0, формальных препятствий к применению критерия нет, но, ввиду большого числа одинаковых рангов, ранжирование утрачивает смысл, и те же результаты проще было бы получить с помощью критерия знаков.
Суть метода состоит в том, что мы сопоставляем абсолютные величины выраженности сдвигов в том или ином направлении. Для этого сначала все абсолютные величины сдвигов ранжируются, а потом суммируются ранги. Если сдвиги в ту или иную сторону происходят случайно, то и суммы их рангов окажутся примерно равны. Если же интенсивность сдвигов в одну сторону больше, то сумма рангов абсолютных значений сдвигов в противоположную сторону будет значительно ниже, чем это могло бы быть при случайных изменениях.
Сдвиг в более часто встречающемся направлении принято считать «типичным», и наоборот.
Гипотезы.
Но. Интенсивность сдвигов в типичном направлении не превосходит интенсивности сдвигов в нетипичном направлении.
Н1. Интенсивность сдвигов в типичном направлении превышает интенсивность сдвигов в нетипичном направлении.
Ограничения критерия.
Объем выборки – от 5 до 50 элементов.
Нулевые сдвиги исключаются из рассмотрения.
Составить список испытуемых в любом порядке, например, алфавитном.
Вычислить разность между индивидуальными значениями во втором и первом замерах. Определить, что будет считаться типичным сдвигом.
Согласно алгоритму ранжирования, проранжировать абсолютные величины разностей, начисляя меньшему значению меньший ранг, и проверить совпадение полученной суммы рангов срасчетной.
Отметить каким-либо способом ранги, соответствующие сдвигам в нетипичном направлении. Подсчитать их сумму Т.
Определить критические значения Т для данного объема выборки. Если Т-эмп. меньше или равен Т-кр. – сдвиг в «типичную» сторону достоверно преобладает.
Строим схему по аналогией с лекцией